Il Covid-19 ha accelerato notevolmente il ritmo della trasformazione digitale nelle organizzazioni. Ciò ha comportato un aumento dei dati digitali raccolti. Ricordiamoci però che i computer elaborano anche i dati in entrata insensati, soggetti a errore umano. In poco tempo ecco emergere enormi discariche di “dati spazzatura”.

 

Dati e Trasformazione Digitale

Nel 2022 si prevede che gli investimenti per la trasformazione digitale ammonteranno a 1,78 trilioni di dollari. Per il 2023 ci si aspetta che le organizzazioni trasformate contribuiranno a oltre la metà del PIL globale.

Inquinamento digitale: a che punto siamo?

La trasformazione digitale incide sulla cultura aziendale, spingendola verso modi più agili di lavorare, basati sull’uso delle tecnologie, tra cui anche l’Artificial Intelligence.

È comune la convinzione che l’AI possa superare l’intelligenza umana. Dobbiamo invece tenere a mente che l’Artificial Intelligence nasce per accorciare i tempi di elaborazione della mente umana, ma in quanto macchina rimarrà “stupida”, limitata ai compiti per cui è stata creata.

Come scritto in precedenza, ci sono dati che i computer elaborano anche se sono insensati. Si crea, così, l’effetto Garbage-In, Garbage-Out (GI.GO). Purtroppo, la maggior parte delle organizzazioni accumula dati senza chiedersi a cosa serviranno, se siano corretti, utilizzabili. Essi vengono archiviati in server farm o cloud e rimarranno lì senza mai vedere la luce del sole. In poco tempo ecco emergere enormi discariche di dati.

 

Come evitare le discariche di dati?

Il dato è la registrazione di un evento in uno specifico arco temporale. Da un insieme di dati possiamo svolgere analisi, predizioni e costruire strategie più efficaci per il futuro.

Il successo di un’azienda oggi è collegato all’uso che fa dei dati a disposizione, a come crea valore a partire da essi. Raccoglierli (anzi, accumularli) però non basta. C’è la necessità impellente di fare un censimento all’interno delle organizzazioni per capire quali dati devono essere scartati, quali aggiornati, capirne l’obsolescenza, lo stato d’uso e quali nuovi dati bisogna raccogliere per creare innovazione.

Bisogna trasformare l’effetto GI.GO in GI.VO (Garbage-In, Value-Out).

Salviamo il futuro del digitale con la Green Data

Nell’articolo “Big Data e Green Data: le basi digitali per la Sostenibilità” abbiamo ampiamente spiegato il collegamento tra dati e futuro sostenibile. Questa volta vediamo da più vicino come il concetto di Green Data contribuisca ad avere sempre dati di valore.

Partiamo dal presupposto che le discariche di dati continueranno a crescere, inquinando il “mondo digitale”, se non agiamo ora con i giusti metodi e strumenti. La Green Data nasce proprio dall’esigenza di fare “pulizia digitale”. È un metodo di raccolta dati che parte dalla progettazione e gestione della fase di nascita e crescita dei dati per far sì che si trasformino in informazioni utili a creare valore per le organizzazioni.

Avere dati puliti, strutturati e classificati significa:

  • Evitare i principali errori a cui si va incontro in caso di dati incongruenti.
  • Ridurre i costi
  • Aumentare l’efficienza del team
  • Migliorare la customer care e la soddisfazione del cliente
  • Elaborare strategie più efficienti

 

Le soluzioni di Pragma Etimos

In Pragma Etimos sviluppiamo modelli di dati strutturati e classificati (Intelligence Data Table) frutto di 30 anni di lavoro e li usiamo come base per la costruzione di modelli neuronali, collegamenti territoriali e analisi semantiche.

I NOSTRI SERVIZI

  • Classificazione e correlazione intelligente del dato acquisito in precisi domini informativi
  • Clusterizzazione semantica
  • Sentiment Analysis

VANTAGGI

  • Dati fruibili di qualità
  • Database arricchito
  • Strategie basate su analisi di dati coerenti e completi
  • Riduci tempi e costi

 

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